Εάν είστε παθιασμένοι με το να βοηθάτε ανθρώπους και θέλετε να γίνετε επιστήμονας δεδομένων, μπορεί να σας ενδιαφέρουν οι σταδιοδρομίες επιστήμης δεδομένων στην υγειονομική περίθαλψη και την ιατρική. Αυτά τα μονοπάτια σταδιοδρομίας μπορεί να ποικίλλουν δραστικά, από τη διαχείριση οικονομικών δεδομένων για ένα νοσοκομείο, έως τη βοήθεια στην ανάπτυξη νέων διαγνωστικών εργαλείων. Είτε έτσι είτε αλλιώς, η δουλειά που κάνετε στον τομέα της υγειονομικής περίθαλψης βοηθά να σωθούν ζωές.
Παρακάτω, έχουμε περιγράψει ορισμένους από τους πιθανούς ρόλους που μπορεί να βρείτε ως επιστήμονας δεδομένων που εργάζεται στον τομέα της υγείας. Καθώς διαβάζετε, σκεφτείτε εάν θα προτιμούσατε να συμμετάσχετε σε περισσότερα έργα έρευνας ή logistics.
Αναλυτής Ασφαλιστικών Απαιτήσεων
Ένα από τα μεγαλύτερα κομμάτια δεδομένων που επεξεργάζονται οι πάροχοι υγειονομικής περίθαλψης σχετίζεται με την υποβολή ασφαλιστικών αξιώσεων. Σε αυτό το είδος ρόλου, μπορείτε να αναλύσετε δεδομένα που σχετίζονται με αποδοχές και απορρίψεις αξιώσεων, οικονομικές τάσεις και δημογραφικά δεδομένα ασφάλισης. Μπορείτε να χρησιμοποιήσετε μοντέλα μηχανικής εκμάθησης για να προσδιορίσετε μοτίβα και να προβλέψετε πιθανά προβλήματα. Αυτή η εργασία θα επιτρέψει στον οργανισμό υγειονομικής περίθαλψης να επεξεργάζεται γρήγορα τις αξιώσεις, να κερδίσει τα χρήματα που τους αξίζει και να βοηθήσει τους ασθενείς πιο αποτελεσματικά.
Σχέδια θεραπείας
Σήμερα, οι γιατροί μπορούν να παρακολουθούν πολύ περισσότερα για τη ζωή των ασθενών τους. Οι εφαρμογές και οι φορητές συσκευές παρακολούθησης καθιστούν διαθέσιμα πολλά δεδομένα, αλλά μπορεί να είναι δύσκολο για τους γιατρούς να καταλάβουν τι να κάνουν με αυτά τα δεδομένα. Ως επιστήμονας δεδομένων, μπορείτε να αναλύσετε αυτά τα δεδομένα για να εντοπίσετε μοτίβα στα συμπτώματα και να αξιολογήσετε τους παράγοντες υγείας. Αυτές οι πολύτιμες πληροφορίες βοηθούν τους γιατρούς να αναπτύξουν εξατομικευμένα σχέδια θεραπείας.
Ιατρική Απεικόνιση
Η ιατρική απεικόνιση είναι ένας τομέας όπου οι επιστήμονες δεδομένων μπορούν να κάνουν μια άμεση παρέμβαση στην ευημερία ενός ασθενούς. Στο πλαίσιο της ιατρικής έρευνας, οι επιστήμονες δεδομένων βοηθούν να γίνει η απεικόνιση πιο ακριβής και σαφής. Βοηθούν επίσης στη διάγνωση σαρώσεων. Όταν οι γιατροί χρησιμοποιούν απεικόνιση όπως ακτινογραφίες, μαγνητικές τομογραφίες και αξονικές τομογραφίες, συνήθως διαγιγνώσκουν προβλήματα εξετάζοντας με μη αυτόματο τρόπο τα αποτελέσματα. Μερικές φορές, ωστόσο, ένας απλός οπτικός έλεγχος μπορεί να παραλείψει μικρές ανωμαλίες. Οι τεχνικές Deep Learning, από την άλλη πλευρά, μπορούν να αξιολογήσουν πώς πρέπει να μοιάζει η απεικόνιση και να ανιχνεύσουν μικρές ανωμαλίες. Αυτό μπορεί να οδηγήσει στην έγκαιρη ανίχνευση σοβαρών προβλημάτων υγείας.
Διαγνωστικά μοντέλα
Οι επιστήμονες δεδομένων είναι υπεύθυνοι για την ανάπτυξη διαγνωστικών μοντέλων πέρα από την ιατρική απεικόνιση. Η μηχανική μάθηση και το προγνωστικό Analytics μπορούν μερικές φορές να διαγνώσουν ζητήματα υγείας πιο γρήγορα από τους γιατρούς και να εντοπίσουν ζητήματα που μπορεί να χάσουν τα ανθρώπινα μάτια. Τα παραδείγματα περιλαμβάνουν ένα μοντέλο για τη διάγνωση καρδιακής αρρυθμίας και ένα μοντέλο AI για την ταξινόμηση των δερματικών βλαβών ως καλοήθων ή κακοήθων. Αυτά τα μοντέλα αναπτύσσονται συχνά από πανεπιστημιακές ερευνητικές ομάδες. Οι επιστήμονες δεδομένων που εργάζονται ως μέλη αυτών των ομάδων βοηθούν στην ταχύτερη διάγνωση σοβαρών προβλημάτων υγείας και σώζουν ζωές.
Λειτουργίες Νοσοκομείου
Τα νοσοκομεία πρέπει να διαχειρίζονται σημαντικές επιχειρησιακές και υλικοτεχνικές λεπτομέρειες, στις οποίες μπορούν να βοηθήσουν οι επιστήμονες δεδομένων. Όταν εργάζεστε για ένα νοσοκομείο, μπορείτε να χρησιμοποιήσετε το Predictive Analytics για να προγραμματίσετε το προσωπικό, να αξιολογήσετε τη διαθεσιμότητα νοσοκομειακών κρεβατιών σε διαφορετικές χρονικές στιγμές ή να βελτιώσετε τις λειτουργίες στα επείγοντα. Όλη αυτή η εργασία βοηθά τα νοσοκομεία να αξιοποιήσουν στο έπακρο τους πόρους τους και βοηθούν τους ασθενείς να λαμβάνουν φροντίδα πιο γρήγορα.
Ανάπτυξη νέων φαρμάκων
Η ανάπτυξη νέων φαρμακευτικών φαρμάκων και η δοκιμή τους μέσω κλινικών δοκιμών απαιτεί εξαιρετικά χρήμα και χρόνο. Η Επιστήμη Δεδομένων μπορεί να βοηθήσει στην επιτάχυνση αυτών των διαδικασιών. Mark Ramsey, Chief Data Officer στο GSK, σημείωσε ότι η χρήση τεχνητής νοημοσύνης και προσομοίωσης υπολογιστή μπορεί να μειώσει τη διαδικασία ανακάλυψης φαρμάκων σε λιγότερο από δύο χρόνια. Στα αρχικά στάδια ανάπτυξης, οι επιστήμονες δεδομένων μπορούν να χρησιμοποιήσουν μεγάλες ποσότητες μεταδεδομένων ασθενών και πληροφορίες από βιοτράπεζες για να κατανοήσουν καλύτερα τις γενετικές μεταλλάξεις. Μόλις τα φάρμακα περάσουν στη δοκιμαστική φάση, οι αλγόριθμοι μπορούν να προσομοιώσουν την απόδοση των φαρμάκων πριν από τη δοκιμή σε ανθρώπους. Αυτά τα εργαλεία βοηθούν στο να γίνουν ασφαλέστερα τα νέα φάρμακα και επιταχύνουν τη διαδικασία ανάπτυξης.
Εικονική Υγεία
Όλο και περισσότερες εταιρείες αναπτύσσουν εικονικά εργαλεία για τη βελτίωση και την παρακολούθηση της υγείας. Αυτά περιλαμβάνουν φορητές συσκευές και εφαρμογές. Δημοφιλείς εφαρμογές υγειονομικής περίθαλψης προσφέρουν εικονικές διαβουλεύσεις με γιατρό ή θεραπευτή, ενώ άλλες δημιουργούν μια πλατφόρμα για την παρακολούθηση μεμονωμένων συμπτωμάτων. Υπάρχει ακόμη μια πολύ ενεργή αγορά στην ανάπτυξη νέων εφαρμογών και στη χρήση των δεδομένων που δημιουργούν για την αξιολόγηση μεγαλύτερων μοτίβων.
Είναι κατάλληλη για εσάς μια καριέρα στον τομέα της υγείας;
Δεν υπάρχει ενιαίος ρόλος της Επιστήμης Δεδομένων στον κλάδο της υγειονομικής περίθαλψης. Οργανισμοί που κυμαίνονται από νοσοκομεία, ασφαλιστικούς φορείς, εταιρείες βιοτεχνολογίας, ερευνητές φαρμακευτικών προϊόντων προσλαμβάνουν επιστήμονες δεδομένων. Μερικοί από αυτούς τους ρόλους θα είναι αρκετά προκλητικοί, αναπτύσσοντας νέα μοντέλα για τη δημιουργία νέων εργαλείων ιατρικής έρευνας ή για τη δημιουργία νέων λύσεων υγειονομικής περίθαλψης. Αυτή είναι μια πολύ ικανοποιητική καριέρα, ωστόσο, για τους επιστήμονες δεδομένων που θέλουν να σώσουν ζωές. Μπορεί να μην βλέπετε την επίδρασή σας τόσο άμεσα όσο οι γιατροί και οι νοσηλευτές, αλλά θα γνωρίζετε ότι βοηθάτε στη δημιουργία καλύτερων θεραπειών και στη βελτίωση της ποιότητας ζωής των ασθενών. Για μερικούς ανθρώπους, αυτού του είδους η επίδραση μπορεί να δημιουργήσει υπερβολική αγχωτική πίεση. Αλλά για άλλους, μπορεί να είναι η τέλεια εξίσωση για μια ουσιαστική καριέρα στο Data Science.
Σήμερα, μόνο ένα μικρό ποσοστό επιστημόνων δεδομένων εργάζεται στους κλάδους της υγείας και των νοσοκομείων. Αλλά υπάρχουν πολλά περιθώρια για επέκταση σε αυτόν τον τομέα. Ειδικά για τους επιστήμονες δεδομένων που ενδιαφέρονται για την ιατρική και θέλουν να συνεισφέρουν άμεσα στην ευημερία άλλων ανθρώπων, η σταδιοδρομία στον τομέα της υγείας μπορεί να είναι μια ικανοποιητική επιλογή.
Το Code Labs Academy του Data Science & AI Bootcamp σάς εξοπλίζει με τις δεξιότητες για να δημιουργήσετε, να αναπτύξετε και να βελτιώσετε μοντέλα μηχανικής μάθησης, προετοιμάζοντάς σας για έναν κόσμο όπου η τεχνητή νοημοσύνη φέρνει επανάσταση βιομηχανίες.
